为什么分布式云越来越火？它凭什么能够成为云计算未来的趋势？
近年来，“分布式云”这个词汇在技术圈和企业界频繁出现，其热度可谓是与日俱增。它不再是某个巨头私有的前沿概念，而是逐渐渗透到各行各业，成为探讨云计算发展方向时绕不开的核心议题。那么，究竟是什么让分布式云如此令人瞩目？它又凭何资本，能够有望成为下一代云计算的潮流引领者？
要深入理解分布式云的崛起，我们得先跳出传统的“集中式”思维，重新审视当前云计算的演进脉络，以及企业和用户不断变化的需求。
从集中到分散：云计算的基因演变
最初的云计算，以大型数据中心为核心，为用户提供弹性的计算、存储和网络资源。这种“集中化”模式带来了前所未有的便利和效率，极大地降低了企业IT成本，加速了创新步伐。然而，随着云计算应用的深入和场景的多元化，一些固有的局限性也逐渐显现：
数据主权与合规的挑战： 越来越多的企业，特别是金融、医疗、政府等监管严格的行业，对数据的地理位置、存储方式以及访问权限有着严格的要求。将敏感数据完全存储在远离本地的数据中心，可能面临合规风险和主权问题。
延迟的瓶颈： 许多新兴应用，如自动驾驶、工业物联网、增强现实/虚拟现实（AR/VR）等，对实时性有着极致的追求。数据传输的物理距离和网络带宽限制，成为实现低延迟体验的巨大障碍。
网络连接的依赖： 传统的云服务高度依赖于稳定的互联网连接。一旦网络出现故障或带宽不足，应用性能将大打折扣，甚至无法正常运行，这对于关键业务应用来说是不可接受的。
边缘计算的兴起： 随着物联网设备的爆炸式增长，计算和数据处理的需求正从数据中心向网络边缘迁移。需要在更靠近数据源的地方进行实时分析和响应，以提高效率和降低成本。
正是为了解决这些痛点，并且抓住新的技术机遇，分布式云应运而生，并迅速成为业界关注的焦点。
分布式云：不止是“云”的简单延伸
那么，到底什么是分布式云？简单来说，它将公有云的某些服务和功能，分布到更靠近用户或数据生成地点的物理位置，同时依然由云服务提供商集中管理和维护。 这与传统的“私有云”或“混合云”有所不同：
私有云： 完全由企业自行部署和管理，硬件、软件、网络都掌握在自己手中。
混合云： 将公有云、私有云以及本地数据中心等多种IT环境整合在一起，形成一个统一的、可互操作的IT基础设施。
分布式云： 则是将公有云服务“下沉”到企业自己的数据中心、第三方托管设施，甚至是边缘设备上，但其控制平面、管理、运维、安全等核心能力仍然由公有云提供商统一负责。
这种模式的精髓在于，它既能提供公有云的弹性、便捷和丰富的服务，又能将计算和数据“拉近”，满足对低延迟、数据主权和本地化处理的需求。
分布式云为何越来越火？它凭什么成为云计算的未来趋势？
分布式云之所以能够赢得市场的青睐，并被认为是云计算的未来方向，主要有以下几个关键的驱动因素和优势：
1. 满足日益严苛的数据主权和合规要求：
本地化部署，全球化管理： 分布式云允许企业将数据存储和计算部署在符合特定国家、地区法律法规要求的位置，例如企业自己的数据中心或当地的服务商托管的设施。这样，企业可以确保其数据“留在本地”，满足GDPR（通用数据保护条例）、CCPA（加州消费者隐私法）等日益复杂的全球数据合规性要求。
解决行业特殊性： 金融、医疗、政府等行业对数据隐私和安全有着天然的高要求。分布式云提供的本地化部署能力，能够让他们在享受云技术优势的同时，规避潜在的合规风险，从而更加积极地拥抱数字化转型。
2. 大幅降低延迟，赋能实时应用：
“近”即是快： 无论是自动驾驶汽车中的传感器数据分析，还是工厂生产线上的实时故障检测，亦或是智能城市的交通流量管理，都需要毫秒级的响应速度。分布式云将计算能力推送到离用户或设备最近的地方，显著缩短了数据往返的时间，解决了传统集中式云在低延迟场景下的瓶颈。
边缘智能的基石： 随着边缘计算的普及，分布式云为边缘设备的智能化提供了强大的支持。它可以在边缘节点部署AI模型，进行本地推理，实现实时决策和响应，而无需将海量数据传输到远端数据中心进行处理。
3. 提升网络弹性和可靠性：
摆脱对单一网络的依赖： 在一些网络基础设施不完善或容易发生中断的地区，完全依赖于公有云可能存在风险。分布式云可以在本地部署，即使主公有云区域的网络连接出现问题，本地的分布式云节点也能在一定程度上继续提供服务，保障关键业务的连续性。
优化带宽成本： 对于需要处理大量本地数据流的应用，将数据就近处理可以显著减少对昂贵广域网带宽的依赖，从而降低运营成本。
4. 丰富公有云服务在本地的落地：
统一的管理与运维： 分布式云的最大魅力在于，它依然由公有云提供商提供统一的管理、安全策略、服务更新和技术支持。这意味着企业可以在本地使用到与公有云一致的高质量服务，而无需担心本地部署的复杂性、维护成本和技术人才的短缺。
无缝的混合云体验： 分布式云是实现真正混合云的关键一环。它允许企业在本地部署公有云服务，然后与企业的私有环境、其他公有云进行无缝整合，构建一个更灵活、更具弹性的IT架构，并能根据业务需求灵活地在不同环境之间迁移工作负载。
5. 解锁新的业务模式和创新机会：
“云”触手可及： 分布式云将强大、灵活的云服务带到了企业可以触及的任何地方。这为企业开发全新的、以前无法想象的应用和服务提供了可能，例如在偏远地区部署智能医疗设备，或者在大型活动现场提供低延迟的AR体验。
加速行业数字化： 制造业、零售业、能源等传统行业，都可以通过分布式云将其核心业务与云能力深度融合，实现更高效的生产、更智能的运营和更优质的客户服务。
头部云厂商的布局与未来展望
正是看到了分布式云的巨大潜力，全球主流的公有云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud）都在积极布局和推广自己的分布式云解决方案。
AWS Outposts： 将AWS基础设施、服务、API和工具延伸到几乎任何数据中心、托管设施或现场办公空间，以实现真正的混合体验。
Azure Arc： 旨在跨越本地、边缘和任何云环境，提供统一的资源管理、治理和部署能力。
Google Cloud Anthos： 使企业能够在本地、Google Cloud或其他云上一致地构建、部署和管理应用程序。
这些厂商正在通过提供硬件、软件和管理服务，帮助企业构建和运行分布式云环境。
挑战与机遇并存
当然，分布式云的发展也并非一帆风顺。在推广过程中，也存在一些挑战：
成本与复杂性： 虽然云厂商在简化部署和管理方面付出了努力，但与纯粹使用公有云相比，分布式云的初期投入和整体管理复杂度仍然可能更高。
生态系统的成熟度： 随着分布式云概念的深入，其生态系统还需要进一步完善，包括更多的第三方软件集成、更丰富的开发工具以及更专业的服务支持。
标准化的需求： 不同的云厂商在分布式云的实现方式上可能存在差异，未来需要更统一的标准来促进互操作性和简化跨云管理。
结语
总而言之，分布式云并非一个昙花一现的概念，而是云计算发展到一定阶段的必然产物，是应对现实需求和技术趋势演进的战略选择。它通过将公有云的能力“下沉”到更靠近用户和数据的地方，巧妙地解决了低延迟、数据主权、网络弹性等一系列痛点，同时又保留了公有云的易用性、弹性和丰富性。
随着企业数字化转型的深入，以及新兴技术（如5G、AIoT）的蓬勃发展，对“随处可用、按需扩展”的云服务的需求将更加迫切。分布式云凭借其独特的优势，正逐步展现出成为下一代云计算基石的强大实力。它将云的边界无限拓展，让强大的计算能力和智能服务触手可及，真正赋能各行各业的创新和发展，从而重塑我们对云计算的认知，并引领云计算走向一个更加广泛、更加普惠的未来。
网友意见
什么是云计算？为什么使用云计算？
不得不说这个学期有件事很气，这个学期顶替我老师教一门课“大数据和云计算”，其实我算是轻车熟路，因为去年我就教过，不过由于疫情，所有的教学活动都在网上，这个学期已经几乎所有的教学都在教室了，那么免不了就要跟学生们一对一上了，但是有几个学生很不自觉，老是不戴口罩，送给他们也不戴，他们这样干，我和另一位老师Jeremy就不太会去那些同学身边。
说回到问题，这门课一半教的是云计算，一半是大数据。后半部分和去年是一样的，都是在pyspark + pandas + sql。云计算今年从去年的AWS换成了今年的Azure，流程稍许有些不同，但总体基本一致。
流程成下面类似，主客老师Jeremy创建一个包含上课所有“软件“的image，然后所有的学生从包含有这个image的仓库里，把这个image下载下来到自己的主机上，最后结果是会给每个人一个单独的ID地址，用这个IP地址打开jupyter notebook，其中包含了，pyspark， pandas，numpy，matplotlib等等云计算和数据处理非常常见的库。
有意思的是，有个学生到了第四周的时候问了我一个问题，我可以在我的笔记本电脑上安装pyspark，pandas等库，那为什么我非要费劲的去网上启动那个container，还要打开，然后再浏览器上使用，这不是多此一举嘛。
其实这就涉及到了为什么要使用云计算。
根本原因非常简单，个人的电脑对于小型的数据集，小型的数据处理量，是完全没有问题的。
但是一旦数据规模变大以后，从几十兆到几百兆，再到gigabyte，个人的小型电脑越来越无法应对越来越大的数据，但是你要再买一台性能更好的电脑往往耗资巨大，另外不是所有时候要处理的数据都是非常打的，所以有一个可以根据自身需要可以租借的计算资源就变成的顺理成章。
云计算就是上述要求的集合体：可随意定制的存储空间和计算能力，随时随地可以使用和关闭的服务，以及用多少花多少钱的良心服务。
用一个很形象的描述，以前我们做一件，需要从0开始，如果换了设备的时候，还得重新开始，但是云计算的出现，很多步骤被打包成一个步骤，你可以随时随地的部署和使用你的软件。
Cloud makes your life easier。
传统的云计算是什么？
传统的云计算可以分为三种类型和三种服务
云计算的三种类型
| 云服务类型 | 公有云 | 私有云 | 混合云 |
| 云计算服务类型 | 基础架构即服务（IaaS） | 平台即服务（PaaS） | 和软件即服务（SaaS） |
云服务的三种类型具有不同的特点，如果拿汽车做例子的话，公有云就是从租车公司进行组成，可以按自己的需求租不同种类的车，时间也可以包天也可以包月，用多长时间就交多少钱，这种特别适合出差到别的城市或者旅游，那么租车就是非常合理的选择。
而私有云就是私家车，完全的专属于自己，不用担心租车公司是否上班或者不用担心还车时间，可以根据自己的需求进行改造，唯一的缺点就是买了之后车就是自己的负资产，如果使用量不高的话也是对于资源的浪费。
混合云就是上述两者的结合，既有公有云（租车），也有私有云（私家车），在平时情况可以用自己的私家车，但是如果临时的需求增加的话，那么就可以去租几辆车，既可以保证自己的安全性和隐私性，又具有很大程度的灵活性。
云计算的三种服务
三种计算服务也可以用“车”来描述。
最底层的是IaaS服务，也就是把底层结构作为服务，租车公司提供车辆的维护安检，你需要的就是给它加油。
然后再上一层是PaaS，平台作为服务，相比上一层，租车公司给你提供了司机，你只需要说明你要去的地点即可。
最后一层，SaaS软件作为服务，这就相当于是公交车，路线是固定的，你只能选择从哪下等有限功能。
举一个例子，腾讯云如果其他云服务提供商类似，都提供三个层次的服务，在最底层的IaaS层，提供的服务有计算、存储、网络、容器等等。然后上一层会提供更具体的接口，如果数据库，安全，AI平台和大数据平台等等。
在最上面一层是更具体意义上的SaaS层，也就是软件作为服务的一层，可以看到作为云服务提供商，几乎对所有常见的场景都设计了应用或者是解决方案。
比如在会议软件国内绝对领先的腾讯会议，还有在线教育，智慧医疗，物联网等服务广泛部署和应用，这些都少不了云服务的优势加成。
云服务在我看来最大的优势就在于它的便捷性，因为在没有云服务的以前，制作一个软件或者提供一项网络服务是一件技术程度非常高的事情，从软件需求的确定，数据库的设计等等都是非常耗时的工作，但是云服务将很多的重复性劳动替你做了，你需要将自己核心的想法实现了，然后就可以通过云服务将你的应用投送给潜在用户。
所以现在最重要的反而不是技术，而是一个好的Idea。
分布式云计算是什么？
题目中提到的分布式云计算更像一个集合体，对于分布式云，Gartner给出的定义是：将公有云服务(通常包括必要的硬件和软件)分布到不同的物理位置（即边缘），而服务的所有权、运营、治理、更新和发展仍然由原始公有云提供商负责。
看上去有点拗口，其实可以理解为分布式云=公有云+本地云+私有云+边缘云，所有的云有机的混合在一起，就是分布式云。
可以看到多了边缘云这个概念，我们可以再来拿用车来举例，比如说一个大型的租车公司有很多种车辆，适合城市内短途的经济型车辆、适合越野的SUV和适合团队旅游的大巴车。
如果按照传统的云服务，这三种车辆将会全部放置在租车公司总部，需要的时候按需进行分配。但是，每种车型的偏向人群是很不一样的，比如说室内短途的经济型车辆的意向人群大多分布在室内，需要的时候马上出发。而越野的SUV如果放置在市区与郊区边界则会更加合理，而大巴车更适合放到火车站或者飞机场附近，这样旅行团可以下车后立刻出发。所有车型的维护、管理和调度依旧从总部进行，不过距离目标用户更近的距离，可以实现资源以更高效的方式进行。
分布云做的就是这个事情，将云中心打散成各个“节点”，每个节点将适配到不同用户的区域， 从下图可以看出，不同需求的云计算的节点部署到了用户附近，距离越近则云计算的效率因此会更高，从而实现更高效和更经济友好型的云计算服务。
相比原来单纯的公有云模式，云服务器中心往往原理应用端，则相对成本就会较高。而私有云享受不到公有云模式带来的高效运维，从而提高效率的同时还能减少成本。
这是对比单纯的公有云或者私有云都不可能实现的，相比起混合云也一样，对于其内的公有云和私有云需要不同的运维模式，导致成本会远远高于统一部署应用的分布式云。
分布式云的发展
Gartner 连续两年（2020-2021）将分布式云列为战略技术趋势，认为『从集中式公有云到分布式公有云的演进，开启了云计算的新时代』，并预测到2025年有超过50%的组织会选用分布式云
AWS、Azure、GCP都相继推出分布式云相关品牌，如AWZ OutPosts、Azure Arc、Google Anthos等。特别是由 微软CEO Satya Nadella发布的 Azure Arc， 由Google CEO Sundar Pichai发布的 Anthos，是两家公司的战略级产品，以获取传统公有云难以满足的客户
腾讯作为国产云服务提供商，拥有的的云原生操作系统， silva，是腾讯云新一代的云原生操作系统，能够通过腾讯云统一调度 腾讯云内外的服务器、k8s集群等资源，为其提供简单统一的管理体验和极致的资源利用率等，并在此基础上，将腾讯云上层产品（数据库、大数据等）延伸过去在任意用户需要的位置运行，突破了传统的云边界，达成分布式云的效果。
1. silva for Server，将用户机房中存量或腾讯自研服务器注册到腾讯云上，进行统一管理
2. silva for kubernetes （TKE），将用户存量自建k8s集群注册到腾讯云上或在任意silva管理的的设备上创建k8s集群，进行统一调度
3. silva for 数据库，将腾讯云数据库产品运行在用户环境中或用户自建数据库注册到腾讯云，进行统一管理
4. 未来其他产品会逐步接入silva，支持任意产品延伸到任意环境
腾讯云作为云服务提供商，更是具有从消费互联网到产业互联网的独特优势，
20多年锤炼的技术，10亿级客户量的链接能力和包罗万象的开放生态。
最后再提一下消费互联网和产业互联网，其最本质的区别是提供服务对象的不同，消费互联网的客户对象是个人，而后者是企业。
腾讯云无疑在从消费互联网到产业互联网的转变有了自己的一套方法，特别是在整个数字生态，“云服务”的搭建上，已经具备了分布云的这一先天优势。
总结：
分布云可以理解为之前所有云的一种有机的高效的混合体，不同于单独的公有云、私有云或混合云，它是一种既具备公有云的高效运维，私有云对于隐私安全的注重和混合云的对于可扩展性和隐私双重保障的精华重新提取再融合。
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